피부암 검출 인공지능 - PLOS MEDICINE 거재

피부에는 점을 비롯한 여러가지 다양한 모양을 가지고 있는 양성 병변이 혼재하기 때문에, 천천히 커지는 피부암은 양성으로 오진되어 늦게 진단되는 경우가 많이 있다. 디지털 카메라로 피부 병변 사진을 쉽게 얻을 수 있지만, 다른 분야와는 달리 피부 사진은 표준화가 어렵기 때문에, 인공 지능을 이용한 피부암 검출은 최근까지도 기술적으로 어려운 분야였다. 최근, 딥러닝 기반의 인공지능 모델이 피부암 검출에서 사진만으로 판독하는 같은 조건에서 피부과 의사 수준이라는 것은 대규모 후향적 연구 (retrospective cohort study) 를 통해 밝혀냈다.

“지금까지 딥러닝을 이용한 분류에 관한 여러 연구가 있었지만, 이번 연구에서 출간된 모델은 피부암 검출(Detection)을 주제로 의학저널에 게재된 유일한 모델입니다. 개발 과정에 대해서는 기존의 연구 (JAMA Dermatology; https://jamanetwork.com/journals/jamadermatology/article-abstract/2756346) 에 2019 년에 실렸습니다. 전문의가 정해진 병변을 분석하는 것이 아니라, 어디가 병변인지 아닌지까지 알고리즘이 찾아서 분석하기 때문에, 검출모델(Detection model)은 피부암을 대량으로 조기 검진하는데 이용될 수 있습니다.”

영상 인식에서 인공지능은 분류(classification)과 검출(detection) 분야로 나뉘는데 검출 분야는 사진에서 병변의 위치까지 인식하는 인공지능 기술이다. 이번 연구에서는 공동 연구기관이었던 세브란스 병원에서 지난 10년 동안 조직검사한 거의 모든 종류의 악성 및 양성의 피부암 (43종의 피부종양, 10,426 케이스, 4만여장의 이미지) 으로 2019년에 개발된 알고리즘의 피부암 검출 성능을 검증하였다.

이번 연구에서 사진만 보고 진단하는 동일한 조건에서는 알고리즘은 피부과 전문의와 동일한 성능을 보여주었다. 알고리즘은 66.9% 민감도, 87.4% 특이도를 보여주었으나, 피부과 의사는 65.8% 민감도, 85.7% 특이도를 보여주었다.

“화질이 좋은 디지털 카메라 사진이 있다면 X-ray 로 유방암 검진을 주기적으로 하듯이 디지털 카메라와 알고리즘을 이용해서 피부암을 주기적으로 검진하는 새로운 진단 방식이 추후에 가능할 것으로 생각됩니다”

그러나, 한편으로 사진만 보고 진료 하는 방식은 3차 병원에서 실제 진료하는 것보다는 아직 부정확하다는 점도 보여 주었다. 실제 진료한 의사는 70.2% 민감도, 95.6% 특이도로 알고리즘보다 우월한 정확성을 보여주었다.

“실제 진료시에는 사진을 보고 진단하는 것이 아니라 병변을 직접 만져보고, 병변에 대한 문진을 하고, 의뢰서에 있는 조직검사 결과까지 확인해서 진단을 내리기 때문에 실제 진료한 의사가 더 정확합니다. “

인공지능은 연구 환경에서는 좋은 결과를 보여주고 있지만, 연구 상의 결과는 여러 요인(Bias)에 의해 고평가 될 수 있고, 실제 사용될 때 엉뚱한 결과를 보여주는 문제 (uncertainty) 가 있다. 이번 연구에 사용된 알고리즘은 실제 사용될 때의 재현성과 확장성을 보여주기 위해 실시간 데모를 운영하고 있다. : Model Dermatology (http://modelderm.com) , Model Dermatology with RCNN (http://rcnn2.modelderm.com)

이번 연구는 아이피부과 한승석 원장과 서울아산병원 문익준 교수가 제 1저자로 참여했으며, 서울아산병원 장성은 교수와 신촌세브란스병원 이주희 교수가 교신저자로 참여했다.

그림 1)

턱 아래에 있는 기저세포암 병변을 알고리즘이 정확하게 진단하고 있다. (출처 : http://rcnn.modelderm.com)

그림 2)

ROC 커브에서 사진만으로 진단하는 같은 조건에서는 알고리즘이 피부과 전문의(Reader)와 유사한 진단능력을 보인다. 실제 진료를 보는 전문의 (Clinical Diagnosis)는 여러 정보를 종합해서 진단하기 때문에 알고리즘보다 더 정확한 진단 능력을 보인다. (출처: Plos Medicine)

Machine Learning in Dermatology (https://skindx.net)

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